XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
建立抹布式的blag-ebook-final.pdf
Intel AI for Enterprise RAG体系结构可确保从知识基础创建到提供最终响应的所有关键组成部分都可以平稳，有效地运行。该体系结构利用Intel®Xeon®处理器进行数据处理和矢量化，而Intel®Gaudi®AI加速器则用于优化LLM/LVM推理，从而为Enterprise用例提供有效的扩展和安全数据处理。此外，Intel®Tibre™AI云在不断跟踪几个关键组件中起着至关重要的作用。检索性能的延迟和准确性受到监控，以确保保留日志进行审核，以确保精确有效的信息传递。重新排列效率以保持上下文相关性和最佳系统速度。推理服务质量可用于衡量延迟和响应质量，并连续登录以进行改进。
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
保存管道，切勿冲洗抹布
与卫生纸不同，许多卫生用品和湿巾在冲洗后不会分解。抹布和湿巾，即使是那些标明可冲洗的，也会堵塞您的下水道管道，让您支付昂贵的维修费用。从更大范围来看，当这些产品进入公共下水道系统时，它们会聚集在一起，导致下水道干管堵塞，缠绕在泵设备中，导致服务问题。因此，不要将这些物品冲入下水道，而是将它们扔进垃圾桶。
用抹布能力评估大型语言模型
摘要在揭示了大语言模型（LLM）的显着性能之后，它们的功能迅速使用了诸如检索增强发电（RAG）之类的技术。鉴于它们的广泛适用性和快速发展，考虑它们对社会系统的影响至关重要。另一方面，由于其广泛的能力和社会系统的复杂本质，评估这些高级LLM会构成挑战。在这项研究中，我们关注社会系统中LLM与开放环境中类人动物机器人的相似性。我们列举了控制问题解决中类人动物所需的基本组件，这些组合有助于我们探索LLM的核心能力并评估这些组合中任何缺陷的影响。这种方法是合理的，因为人类系统的有效性已得到彻底证明和认可。为了确定解决问题的任务中类人动物所需的组件，我们创建了一个广泛的组件框架，以计划和控制开放环境中的类人动物机器人。然后评估LLM对每个组件的影响和风险，参考最新基准测试以评估其当前的优势和劣势。按照我们的框架指导的评估，我们确定了LLM所缺乏的能力以及对社会系统的关注。
基于树的抹布代理推荐系统
摘要 - 我们目前遇到的（层次抹布增强的医学测试建议），这是一种新型的树结构式接收到授权系统，利用检索授权的Generation（RAG）进行智能医疗测试建议。与基于传统矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从根节的初始症状开始，该系统进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求。在每个级别上，我们的抹布增强节点并不是简单的匹配，而是分析了检索医学知识，以了解症状 - 疾病的关系并确定最合适的诊断路径。该系统基于医学推理结果，可以考虑诸如紧迫水平和诊断不确定性之类的因素。实验结果表明，与常规检索方法相比，我们的方法在覆盖率，准确性和错过率方面取得了卓越的性能。这项工作代表了医疗测试建议的重大进步，它通过将医学推理能力引入传统的基于树的检索结构中。索引术语 - 医学测试建议；检索增强的一代；基于树的建议；医学推理；大语言模型；医疗保健决策支持
预浸低绒抹布与在干燥低绒抹布上喷洒无菌酒精相比的优势
1988 年，Contec 率先推出预饱和湿巾，用于半导体洁净室，以提高便利性并减少溶剂使用量和挥发性有机化合物 (VOC) 排放。1990 年，无菌预饱和酒精湿巾被引入制药行业，用户报告称酒精使用量减少了 15% 至 50%。1 从那时起，药房无菌配制标准不断发展。现在，主要工程控制 (PEC) 使用 EPA 注册的一步式消毒清洁剂进行清洁和消毒，之后使用无菌 IPA (sIPA) 擦拭这些装置的内表面，以在配制前清除 ISO 5 级空间中的任何清洁剂残留物。
多发性骨髓瘤精确药的抹布聊天机器人
精密医学的出现通过将独立的遗传，生活方式和环境方面的范围整合到量身定制患者护理中，从而实现了癌症治疗（Huang等人，2020年；金斯堡和菲利普斯，2018年）。然而，诸如多发性骨髓瘤（MM）等疾病的复杂性和异质性，在利用可用于个性化治疗计划的大量ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-gemedication和生物医学文献（Rajkumar，2014;Röllig等人。，2015年）。为了解决这个问题，我们提出了一种创新的基于聊天机器人的聊天机器人框架，它利用自然语言处理的力量（NLP）和最先进的语言模型，以策划和分析MM特定的限制，并提供基于患者特语的个性化治疗方法，并提供基于患者特定于特语的选项（ ，2020）。，2020）。